GraphRAG
Суть
В отличие от обычного RAG, который ищет просто похожие куски текста, GraphRAG учитывает связи между заметками. Он использует структуру твоего графа в базе знаний, чтобы понимать контекст более глубоко.
🧠 Почему это круто на практике?
Если у тебя есть заметка про «Энтропию», связанная с заметкой про «Менеджмент», обычный RAG может их не найти вместе. GraphRAG увидит связь [[Энтропия]] <-> [[Менеджмент]] и поймет, что их нужно анализировать в паре.
🏗 Процесс
- Построение графа: Модель (или алгоритм) извлекает сущности и отношения.
- Community Detection: Группировка заметок в «смыслы» (кластеры).
- Обход графа: При запросе система идет по «ребрам» (ссылкам), собирая всю цепочку рассуждений.
💡 Зачем это здесь
Чтобы понимать, как ИИ может анализировать твою базу не как набор файлов, а как единую нейронную сеть твоих идей.